Verbesserung der Qualität der Strahlentherapie durch wissensbasierte Planungsoptimierungsmodelle mehrerer Institutionen (Akronym: MIKAPOCo, Multi-Institutional Knowledge-based Approach in Plan Optimization for the Community) (MIKAPOCo)
Verbesserung der Qualität der Strahlentherapie durch wissensbasierte Planungsoptimierungsmodelle für mehrere Institutionen
Unsere zentrale Hypothese ist, dass es möglich ist, Bibliotheken „konsistenter“ wissensbasierter Planmodelle zu erstellen, die aus umfangreichen institutionellen Erfahrungen abgeleitet sind. Diese Bibliotheken können zur Steuerung der automatisierten RT-Planung verwendet werden und dienen als Werkzeuge zur Unterstützung von Zentren bei der Qualitätssicherung (QA) und Planvorhersage.
Es wird erwartet, dass die Quantifizierung der institutsübergreifenden Variabilität der RT-Planung und der Aufbau von Bibliotheken austauschbarer und validierter multiinstitutioneller KB-Planvorhersagemodelle Auswirkungen auf die Planungsqualität auf nationaler Ebene haben werden. Das Projekt hat das Potenzial, die Einführung von KI-Ansätzen bei der Planoptimierung zu erleichtern und so die Planungsvariabilität innerhalb und zwischen Instituten zu verringern. Es wird erwartet, dass die Verbesserung der Planqualität zu einem besseren Ergebnis nach RT im Hinblick auf die lokale Kontrolle und, noch mehr, in Bezug auf Nebenwirkungen und Lebensqualität führt. Positive Auswirkungen werden auch bei der Patientenauswahl für fortgeschrittene Techniken, bei der Planprüfung und Planoptimierung in klinischen Studien, beim Technologievergleich und bei Kosten-Nutzen-Analysen sowie im RT-Bildungsbereich erwartet.
Studienübersicht
Status
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Detaillierte Beschreibung
Große Ziele
- Erstellung von Bibliotheken konsistent generierter KB-Modelle für Patienten, die mit RT wegen Brust- und Prostatakrebs behandelt werden, und für ausgewählte stereotaktische Körper-RT-Anwendungen (SBRT), basierend auf der Erfahrung vieler italienischer Institutionen; zur Quantifizierung der institutsübergreifenden Planungsvariabilität in homogenen Patientenklassen.
- Gruppieren Sie Modelle nach ihren Eigenschaften und ihrer Austauschbarkeit. Bewertung von Gruppen hochgradig austauschbarer Modelle, die für die Vorhersage multiinstitutioneller Dosis-Volumen-Histogramme (DVH) in Betracht gezogen werden sollen.
Studientyp
Einschreibung (Geschätzt)
Kontakte und Standorte
Studienorte
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Milano, Italien, 20133
- IRCCS Ospedale San Raffaele
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Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
- Kind
- Erwachsene
- Älterer Erwachsener
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Probenahmeverfahren
Studienpopulation
Beschreibung
Einschlusskriterien:
Konsekutive (oder zufällig ausgewählte) Plandaten aus dem wirklichen Leben von Patienten, die in den letzten 10 Jahren wegen Prostatakrebs, Brustkrebs und für ausgewählte SBRT-Situationen (Wirbelsäule und Prostata, gemäß den Schemata RTOG 0631 bzw. 0938) behandelt wurden.
Die Mindestanzahl an Patienten der Testkohorte, die für die Beurteilung der Unterschiede zwischen den Instituten (d. h. zwischen den Modellen) bei der DVH- und Dosisstatistik-Vorhersage berücksichtigt werden muss, muss ermittelt werden. Um eine aussagekräftige Schätzung der maximalen Anzahl zu erstellen, die zur Würdigung von Unterschieden erforderlich ist, können wir uns auf die Planungssituation mit dem größten erwarteten Standardisierungsgrad konzentrieren (d. h. mit der Erwartung einer relativ geringen Variabilität innerhalb und zwischen den Instituten) und die übrigen Situationen stärker annehmen anfällig für Variabilität. Dieser „schlimmste Fall“ wurde bei der Behandlung von linkem Brustkrebs mit Tangentialfeldbestrahlung festgestellt, wobei der Schwerpunkt auf der mittleren Herzdosis lag und ein Zusammenhang mit der langfristigen kardialen Mortalität erkannt wurde. Basierend auf Pilotdaten des PI-Zentrums beträgt die mittlere Populationsdosis am Herzen 2,7 Gy mit einer Standardabweichung von 0,9 Gy, mit einer Gaußschen Werteverteilung innerhalb einer Population von 103 aufeinanderfolgenden Patienten. Wenn man eine systematische Verschiebung um 1,3 Gy als klinisch relevant betrachtet (entsprechend einem übermäßigen Anstieg der kardialen Mortalität um 5 % [27]), beträgt die Mindestanzahl an Patienten, die erforderlich ist, um einen solchen Unterschied mit 80 % Leistung zu erkennen, n = 8 pro Zentrum (Alpha: 0,05). ).
Ausschlusskriterien:
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Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
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Modellaustauschbarkeit
Zeitfenster: 3 Jahre
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Die Austauschbarkeit wird bewertet, indem Folgendes berücksichtigt wird: a) der Anteil der Patienten, die als „Anatomie-Ausreißer“ identifiziert wurden (im Hinblick auf die Grenzen der geometrischen Merkmale (GF) jedes einzelnen Modells), sobald das vom Institut X stammende Modell auf Patienten des Instituts angewendet wird Y (modX-Y) und umgekehrt (modY-X); b) die relativen Unterschiede in den DVH-Vorhersagen zwischen modX-Y und modY-X, einschließlich und ohne die zuvor erkannten „GF-Ausreißer“-Patienten.
Basierend auf diesen Ergebnissen und ihrer klinischen Interpretation werden vorläufig Untergruppen von KB-Modellen mit „hoher“ Austauschbarkeit identifiziert und die Beziehungen zwischen GF und Austauschbarkeit quantifiziert.
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3 Jahre
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Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Ermittler
- Hauptermittler: Claudio Fiorino, Msc, IRCCS Ospedale San Raffaele
Publikationen und hilfreiche Links
Allgemeine Veröffentlichungen
- Esposito PG, Castriconi R, Mangili P, Broggi S, Fodor A, Pasetti M, Tudda A, Di Muzio NG, Del Vecchio A, Fiorino C. Knowledge-based automatic plan optimization for left-sided whole breast tomotherapy. Phys Imaging Radiat Oncol. 2022 Jun 23;23:54-59. doi: 10.1016/j.phro.2022.06.009. eCollection 2022 Jul.
- Tudda A, Castriconi R, Benecchi G, Cagni E, Cicchetti A, Dusi F, Esposito PG, Guernieri M, Ianiro A, Landoni V, Mazzilli A, Moretti E, Oliviero C, Placidi L, Rambaldi Guidasci G, Rancati T, Scaggion A, Trojani V, Fiorino C. Knowledge-based multi-institution plan prediction of whole breast irradiation with tangential fields. Radiother Oncol. 2022 Oct;175:10-16. doi: 10.1016/j.radonc.2022.07.012. Epub 2022 Jul 19.
- Monticelli D, Castriconi R, Tudda A, Fodor A, Deantoni C, Gisella Di Muzio N, Mangili P, Del Vecchio A, Fiorino C, Broggi S. Knowledge-based plan optimization for prostate SBRT delivered with CyberKnife according to RTOG0938 protocol. Phys Med. 2023 Jun;110:102606. doi: 10.1016/j.ejmp.2023.102606. Epub 2023 May 15.
- Castriconi R, Esposito PG, Tudda A, Mangili P, Broggi S, Fodor A, Deantoni CL, Longobardi B, Pasetti M, Perna L, Del Vecchio A, Di Muzio NG, Fiorino C. Replacing Manual Planning of Whole Breast Irradiation With Knowledge-Based Automatic Optimization by Virtual Tangential-Fields Arc Therapy. Front Oncol. 2021 Aug 24;11:712423. doi: 10.3389/fonc.2021.712423. eCollection 2021.
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Tatsächlich)
Primärer Abschluss (Tatsächlich)
Studienabschluss (Geschätzt)
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Zuletzt verifiziert
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen
Andere Studien-ID-Nummern
- IG23150
Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)
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Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt
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